35、AWS身份与访问管理及安全监控全解析

AWS身份与访问管理及安全监控全解析

一、身份与访问管理基础

在AWS环境中,身份与访问管理(IAM)是保障资源安全访问的关键。以下介绍几种重要的IAM概念和工具。

(一)内联策略(Inline Policies)

内联策略是嵌入在IAM主体(如用户、组或角色)或组中的一组权限。与独立于任何主体存在的AWS托管策略和客户托管策略不同,内联策略是主体本身的一部分。当你希望确保策略不会意外附加到错误的主体时,内联策略非常有用。

(二)权限边界(Permissions Boundaries)

当你将策略附加到主体以授予该主体访问权限时,该策略称为权限策略。你还可以使用策略来定义权限边界,权限边界可以限制IAM主体可以被分配的最大权限。这可以防止你因意外附加错误的权限策略而意外给予用户过多权限。

例如,创建一个允许对EC2服务执行所有操作的策略,并将其作为权限边界附加到IAM用户:

{
    "Version": "2012-10-17",
    "Statement": [
        {
            "Effect": "Allow",
            "Action": [
                "ec2:*"
            ],
            "Resource": "*"
        }
    ]
}

如果随后将授予对所有AWS服务完全访问权限的AdministratorAccess策略附加到该用户,用户仍然只能在EC2中执行操作,因

提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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